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新型基礎設施建設（以下簡稱“新基建”）是當下社會各界的重點關注領域。新基建的提出本身有著深層次的思考和訴求：一方面是為有效應對當下全球經濟處于低增長態勢、科技發展和創新領域進入相對低潮期、逆全球化風險劇增等問題創造條件；另一方面是拉動內 需，從需求側推動產業的數字化發展和轉型升級，營造數字經濟進一步發展的優越環境，保證數字產業持續競爭力。區塊鏈技術作為數字經濟的關鍵基礎設施，通過多技術融合創新夯實數據可信安全，賦能新基建和新經濟。

中國通信服務股份有限公司（以下簡稱“中國通服”）以建造智慧社會、助推數字經濟、服務美好生活為己任，立足“新一代綜合智慧服務商”的定位，竭力成為數字基建建設者、智慧產品和平臺提供者、數字生產服務者、智慧運營保障者。中國通服積極響應國家新基建布局和數字產業發展需求，認真履行經濟責任和社會責任，持續創新產品和服務，并致力于與上下游企業創建和諧的產業生態鏈，合力促進新基建相關行業的繁榮發展。在不斷創新與實踐的過程中，中國通服逐漸認識到區塊鏈在賦能 新基建的重要價值。本白皮書旨在闡述新基建領域的共性需求，分析區塊鏈特征及其賦能作用，剖析區塊鏈在新基建領域的典型應用，并提出相應發展建議，以期啟發業界思考和探索“區塊鏈+”的應用創新。同時，希望借助中國通服區塊鏈平臺的打造，能夠為區塊鏈在新基建領域高效發揮賦能作用提供助力。

近年來，區塊鏈技術的創新發展和廣泛應用已成為社會生活、生產方式向數字化轉型的一個重要核心。如今，區塊鏈技術應用已延伸到疫情管控、智能健康醫療、數字金融、能源區塊鏈、物聯網、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易等多個領域，區塊鏈的分布式共享賬本、密碼算法、共識機制、激勵層、合約層、數據層、網絡層、以及可追溯、可證明性、永恒性、權威性保證等主要功能也是關鍵技術和挑戰所在。

本報告分析了區塊鏈全球發展態勢、國內發展現狀，國內外區塊鏈技術預見、工程難題、標準制定，涵蓋區塊鏈底層技術、跨鏈技術、交換技術、軟硬協同技術、關鍵密碼學技術以及相關監管架構、系統脆弱性分析和政策建議等。報告內容豐富、真實、深厚，有覆蓋全面和關鍵側重，可作為高校、研究機構以及金融、能源、政務服務、司法、醫療健康、產品溯源、智慧城市、物流等區塊鏈應用行業發展和政府部門政策制定的參考。

//www.china-cic.cn/upload/202012/05/4e4d16d7e620490db221f2cb0446f2a7.pdf

摘要： 當前,以網絡數據為代表的跨媒體數據呈現爆炸式增長的趨勢,呈現出了跨模態、跨數據源的復雜關聯及動態演化特性,跨媒體分析與推理技術針對多模態信息理解、交互、內容管理等需求,通過構建跨模態、跨平臺的語義貫通與統一表征機制,進一步實現分析和推理以及對復雜認知目標的不斷逼近,建立語義層級的邏輯推理機制,最終實現跨媒體類人智能推理。文中對跨媒體分析推理技術的研究背景和發展歷史進行概述,歸納總結視覺-語言關聯等任務的關鍵技術,并對研究應用進行舉例。基于已有結論,分析目前跨媒體分析領域所面臨的關鍵問題,最后探討未來的發展趨勢。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210200086

導讀：工業智能以工業數據為基礎，人工智能算法為核心，其他先進信息技術為輔助，通過對工業產業鏈中的各個環節、對象進行深度滲透與改造，面向工業場景提供綜合智能技術解決方案，從而達到重塑工業形態、提升工業能效的目的，也即以增量帶動存量，以創新引領革新。工業智能促使工業產業形態躍遷，智能化、網絡化、信息化將成為工業產業下一階段的新標簽，通過重塑工業形態、提高生產效率、優化資源配置、創新生產模式，工業智能將通過綜合智能技術釋放工業產業的巨大潛力。

《工業智能前沿報告》分析了工業智能在全球范圍的發展態勢，并對我國工業智能發展現狀進行解讀，從政策、產業、技術等多視角分析工業智能核心要素。報告針對工業智能所涉及的人工智能數據、算法、模型及其與5G、多模態計算等先進信息技術融合等方面進行具體分析，闡述工業智能發展中相應的技術趨勢以及現存的工程難題，通過研究現有問題，指出工業智能的發展瓶頸和突破方向。最后，給出工業智能發展的相關政策建議，展望工業智能的重要方向。

數字貨幣作為區塊鏈技術迄今為止最典型也最成功的應用, 得益于區塊鏈分布式共識與去中心化信任的技術優勢, 也促使了區塊鏈技術與經濟活動的深度融合, 并由此改變了數字社會的組織方式. 近年來, 無論是在基礎理論研究方面, 還是在實踐應用發展方面, 數字貨幣均呈現出了蓬勃向上的態勢. 本文從技術創新、機制設計以及風險監管三個角度梳理了數字貨幣主要研究問題, 詳細闡述了基礎支撐技術、隱私保護技術、共識機制、激勵機制、幣值機制、發行機制、風險分析、監管考量等方面的研究進展、存在問題及應用現狀, 并展望了未來重點研究方向, 致力于為數字貨幣領域的研究提供有益借鑒.

聯邦學習是一種新型的分布式學習框架，它允許在多個參與者之間共享訓練數據而不會泄露其數據隱私。但是這種新穎的學習機制仍然可能受到來自各種攻擊者的前所未有的安全和隱私威脅。本文主要探討聯邦學習在安全和隱私方面面臨的挑戰。首先，本文介紹了聯邦學習的基本概念和威脅模型，有助于理解其面臨的攻擊。其次，本文總結了由內部惡意實體發起的3種攻擊類型，同時分析了聯邦學習體系結構的安全漏洞和隱私漏洞。然后從差分隱私、同態密碼系統和安全多方聚合等方面研究了目前最先進的防御方案。最后通過對這些解決方案的總結和比較，進一步討論了該領域未來的發展方向。

//jnuaa.nuaa.edu.cn/ch/reader/create_pdf.aspx?file_no=202005001&flag=1&journal_id=njhkht&year_id=2020

在大數據時代下，深度學習、強化學習以及分布式學習等理論和技術取得的突破性進展，為機器學習提供了數據和算法層面的強有力支撐，同時促進了機器學習的規模化和產業化發展.然而，盡管機器學習模型在現實應用中有著出色的表現，但其本身仍然面臨著諸多的安全威脅.機器學習在數據層、模型層以及應用層面臨的安全和隱私威脅呈現出多樣性、隱蔽性和動態演化的特點.機器學習的安全和隱私問題吸引了學術界和工業界的廣泛關注，一大批學者分別從攻擊和防御的角度對模型的安全和隱私問題進行了深入的研究，并且提出了一系列的攻防方法. 在本綜述中，我們回顧了機器學習的安全和隱私問題，并對現有的研究工作進行了系統的總結和科學的歸納，同時明確了當前研究的優勢和不足. 最后，我們探討了機器學習模型安全與隱私保護研究當前所面臨的挑戰以及未來潛在的研究方向，旨在為后續學者進一步推動機器學習模型安全與隱私保護研究的發展和應用提供指導.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6131&flag=1

推薦系統旨在為用戶推薦個性化的在線商品或信息, 其廣泛應用于眾多Web場景之中, 來處理海量信息數據所導致的信息過載問題, 以此提升用戶體驗. 鑒于推薦系統強大的實用性, 自20世紀90年代中期以來, 研究者針對其方法與應用兩方面, 進行了大量廣泛的研究. 近年來, 很多工作發現知識圖譜中所蘊含的豐富信息可以有效地解決推薦系統中存在的一系列關鍵問題, 例如數據稀疏、冷啟動、推薦多樣性等. 因此, 本文 針對基于知識圖譜的推薦系統這一領域進行了全面的綜述. 具體地, 首先簡單介紹推薦系統與知識圖譜中的一些基本概念. 隨后, 詳細介紹現有方法如何挖掘知識圖譜不同種類的信息并應用于推薦系統. 此外, 總結了相關的一系列推薦應用場景. 最后, 提出了對基于知識圖譜的推薦系統前景的看法, 并展望了該領域未來的研究方向.

數據孤島以及模型訓練和應用過程中的隱私泄露是當下阻礙人工智能技術發展的主要難題。聯邦學習作為一種高效的隱私保護手段應運而生。聯邦學習是一種分布式的機器學習方法，以在不直接獲取數據源的基礎上，通過參與方的本地訓練與參數傳遞，訓練出一個無損的學習模型。但聯邦學習中也存在較多的安全隱患。本文著重分析了聯邦學習中的投毒攻擊、對抗攻擊以及隱私泄露三種主要的安全威脅，針對性地總結了最新的防御措施，并提出了相應的解決思路。